对于一张简单的海报,我正在执行Bonferroni的同时置信区间。这个想法是绘制一些配对的条形图,比较观察到的资源使用比例与可用性比例。间隔是围绕观察到的使用比例建立的,在Beyers(1984)中规定了两个置信限,我们检查该资源的可用性比例是否超出该区间。
我正在使用ggplot2在followind数据集上附上此电子邮件的条形图
Habitat Proportion Observed Spread
1 Arb 0.021199538 0 0.00000000
2 Fal 0.136256847 0 0.00000000
3 Hous 0.024344596 0 0.00000000
4 Hed 0.039585680 0 0.00000000
5 Mai 0.068501710 0 0.00000000
6 Mead 0.201232223 0 0.00000000
7 Oli 0.069389894 0 0.00000000
8 Plo 0.059880215 0 0.00000000
9 Rip 0.017000466 0 0.00000000
10 Vin 0.294760687 0 0.00000000
11 Whe 0.061840074 0 0.00000000
12 Wood 0.006008069 0 0.00000000
13 Arb 0.047846890 1 0.04237298
14 Fal 0.248803828 1 0.08582503
15 Hous 0.023923445 1 0.03033630
16 Hed 0.019138756 1 0.02720003
17 Mai 0.105263158 1 0.06092487
18 Mead 0.119617225 1 0.06442307
19 Oli 0.062200957 1 0.04794708
20 Plo 0.038277512 1 0.03808952
21 Rip 0.023923445 1 0.03033630
22 Vin 0.291866029 1 0.09025229
23 Whe 0.004784689 1 0.01369917
24 Wood 0.014354067 1 0.02361330
变量是栖息地(Habitat)之间的分类划分,包含比例的列(比例),指定哪些比例是观察到的(1)以及哪些是可用性(0)的虚拟和一个值。酒吧的传播。它们不是错误条,但ggplot适合创建它们。
我用这段代码创建了剧情:
ggplot (hist.df, aes(x=Habitat, y=Proportion,fill=factor(Observed)))+geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())+ geom_errorbar(aes(ymin=Proportion-Spread, ymax=Proportion+Spread), width=0.2)+labs(x="Habitat", y="", title="Bonferroni's simultaneous confidence intervals")+ scale_fill_manual(values=c("#33CC66", "#FF3366"), name="",labels=c("Expected", "Observed"))
我在可用性比例的分布上指定了零值,但正如您在条形图中看到的那样,绿色条顶部仍然有一条可怕的小线。此外,我希望在绿色条形图的中间放置展开条,而不是在不同类别之间。
答案 0 :(得分:0)
以下将hist.df $ Spread中的零置为NA。
此外,您需要设置" position = position_dodge(width = 0.9)"把酒吧放在中间。
hist.df[c(1:12),4]<-NA
ggplot (hist.df, aes(x=Habitat, y=Proportion,fill=factor(Observed)))+geom_bar(stat="identity", position=position_dodge())+ geom_errorbar(aes(ymin=Proportion-Spread, ymax=Proportion+Spread), width=0.2, position=position_dodge(width=0.9))+labs(x="Habitat", y="", title="Bonferroni's simultaneous confidence intervals")+ scale_fill_manual(values=c("#33CC66", "#FF3366"), name="",labels=c("Expected", "Observed"))